Revista Iberoamericana de
Economía Solidaria e
Innovación Socioecológica
RIESISE
Vol. 7 (2024), pp. 53-78 • ISSN: 2659-5311
http://dx.doi.org/10.33776/riesise.v7.8260
R
La digitalización, el big data y la Inteligen-
cia Artificial han revolucionado todas las áreas
de nuestras vidas, desde la comunicación, el
trabajo, la cultura, el arte, las relaciones inter-
personales o el ocio. Por ello, consideramos
que estas herramientas pueden tener un im-
pacto positivo en el Tercer Sector, cuyo proble-
ma endémico es, entre otros, la escasez de fi-
nanciación. Para ello, se llevará a cabo un estu-
dio sobre las implicaciones de la big data, los
avances de la digitalización en el Tercer Sector,
los usos e implicaciones de los Customer Rela-
tionship Managment (CRM) y de la Inteligencia
Artificial generativa orientada a la financiación
de estas entidades. Paralelamente, en materia
de regulación, se abordarán algunas de las
principales medidas que se están implemen-
tando desde la Unión Europea, entre las que
podemos destacar el Reglamento Europeo de
Inteligencia Artificial, el Reglamento de Go-
bernanza de Datos y el Reglamento de Datos.
A
Digitalisation, big data and Artificial Inte-
lligence have revolutionised all areas of our
lives, from communication, work, culture, art,
interpersonal relationships and leisure. The-
refore, we believe that these tools can have
a positive impact on the Third Sector, whose
endemic problem is, among others, the lack of
funding. To this end, a study will be carried out
on the implications of big data, the advances
of digitalisation in the Third Sector, the uses
and implications of Customer Relationship Ma-
nagement and generative Artificial Intelligen-
ce oriented towards the financing of these en-
tities. At the same time, in terms of regulation,
some of the main measures being implemen-
ted by the European Union will be addressed,
including the European Regulation on Artificial
Intelligence, the Data Governance Regulation
and the Data Regulation.
EL BIG DATA, LA DIGITALIZACIÓN Y LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL GENERATIVA. APLICACIONES EN LA
FINANCIACIÓN DE LAS ENTIDADES DEL TERCER SECTOR
BIG DATA, DIGITALIZATION AND GENERATIVE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE. APPLICATIONS IN THE
FINANCING OF THIRD SECTOR ENTITIES
Juan Jesús Gómez Álvarez
Universidad de Almería
juanjegomez@ual.es
P
Inteligencia Artificial, Digitalización, Big
Data, Tercer Sector, Financiación.
K
Artificial Intelligence, Digitisation, Big
Data, Third Sector, funding.
C JEL
: G30, K34
Fecha de recepción: 29/04/2024
Fecha de aceptación: 11/09/2024
Fecha de publicación: 27/11/2024
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1. INTRODUCCIÓN. ESTADO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA
La Inteligencia Artificial (en adelante IA) ha supuesto una revolución en
todas las esferas de nuestra sociedad, desde la educación, la cultura, la
economía, la movilidad, las finanzas, la medicina, el arte o incluso el cambio
climático y la sostenibilidad ambiental. Sin embargo, pese a ocupar un
papel cuasi omnipresente en estos últimos años, no es un concepto nuevo.
Las primeras versiones de la IA comenzaron en los años 501. Inicialmente,
su objetivo era que una máquina aprobara el denominado Test de Turing2,
pese a ello, los avances en la tecnología han dejado obsoleta estas primeras
versiones hasta el punto de que se están implementando medidas que
permitan diferenciar a la persona de la máquina.
La importancia de la IA actual reside en dos aspectos fundamentales. En
primer lugar, es la primera vez que hablamos de una inteligencia generativa
basada en el machine learning, es decir, que es capaz de producir desde
cero a través de una interacción previa con ella, procesando datos e
información y aprendiendo de forma automática a partir de la experiencia.
El ejemplo más llamativo es el de SORA de Open IA (Chat GPT), que
permite la creación de vídeos a través de texto con gran nivel de detalle3.
El segundo motivo es que esta tecnología se ha democratizado, siendo
la primera vez que ha adquirido un nivel de desarrollo tan avanzado que
desde un pequeño dispositivo móvil cualquiera puede hacer uso ella sin
necesidad de grandes conocimientos, por lo que casi cualquiera puede
utilizarlas para crear, diseñar, organizar o comunicar.
Las aplicaciones se actualizan a una velocidad sin parangón4, lo que
dificulta poder llevar a cabo un seguimiento de su evolución real, de los
efectos en la sociedad y de como reclaman desde determinados sectores
su control. No obstante, la IA generativa de la que disponemos actualmente
1 La primera IA fue diseñada por John McCarthy en el año 56. En la Conferencia de Dartmouth
se habla por primera vez de la IA. Disponible en: https://www.unlockingeuropesaipotential.
com/spain.
2 Una prueba diseñada para realizarle preguntas y, a través de las respuestas, observar si
es una persona la que está hablando con una máquina o con otra persona.
4 ChatGPT comenzó en 2022, a los 4 meses salió la versión GPT-4, la IA de Antrophic se
lanzó en 2023 y podía analizar más de 75.000 palabras por minuto, año en el que también
se lanzó Google Bard. Por su parte, Apple, Microsoft, Nvidia ya han anunciado sus propios
dispositivos de IA tales como Phi 3, Azure, Copilot, OpenELM o Gork, entre otros. Actualmente
se está empezando a implementar la IA en todo tipo de dispositivos de forma autónoma tales
como smartphones o televisores de forma autónoma.
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y la que más se está empleando es de carácter específico, es decir, diseñada
para una tarea concreta y no para múltiples a la vez, lo que la limita en
algunos aspectos5.
El avance de la tecnología, sumado a sus enormes posibilidades, ha
desencadenado una enorme preocupación desde diversos sectores, lo
que ha derivado en propuestas, herramientas e instrumentos que permitan
garantizar un uso adecuado y ético. En 2022 la UNESCO llevó a cabo un
informe sobre el desarrollo y repercusiones éticas de la IA en sus principales
áreas. A través de sus 11 ámbitos de actuación en campos tan diversos
como la gobernanza, la administración ética, el medio ambiente y el
ecosistema, el género, la cultura, la educación, la salud y el bienestar social
se han desarrollado una serie de recomendaciones dirigidas a los Estados
miembros como autoridades competentes en la creación de un marco
jurídico que, en sus propias palabras, «puedan guiar a la sociedades a la hora
de abordar de manera responsable los efectos conocidos y desconocidos
de las tecnologías de la IA en los seres humanos, las sociedades y el medio
ambiente y los ecosistemas y les ofrezca una base para aceptar o rechazar
las tecnologías de la IA» (UNESCO, 22, p. 10)6. Por su parte, la OCDE, a
través de la Recomendación del Consejo relativo la Inteligencia Artificial–
modificada el 8 de noviembre de 2023, ha realizado un llamamiento a los
actores de la IA para que promuevan y apliquen una serie de principios en la
administración y desarrollo responsable de esta tecnología, incluyendo una
serie de políticas nacionales y de cooperación para una IA de confianza7.
A nivel europeo, la Comisión se ha encargado de realizar una serie de
documentos de trabajo y comunicaciones que nos permitan comprender
cuál será la línea que seguirá la IA en los próximos años en la UE. En la
comunicación elaborada por el órgano, se pone de manifiesto la creación de
un marco estratégico de inversión en lo que se ha denominado “trustworthy
AI” con el objetivo de que la UE capitalice sus activos. Respecto a la mejora
5 Frente a la IA generativa específica encontraríamos la general o IA fuerte, inteligencia que
agrupa todas las varias habilidades y capacidades a la vez, similar a la de los humanos. Sobre
esta cuestión puede verse de forma acotada: https://ellisalicante.org/ia#:~:text=Tipos%20
de%20Inteligencia%20Artificial&text=Inteligencia%20artificial%20espec%C3%ADfica%20
(o%20IA,por%20ejemplo%2C%20jugar%20al%20ajedrez.
6 Entre sus objetivos destacan: a) proporcionar un marco universal de valores, principios
y acciones para orientar a los Estados en la creación de marcos jurídicos propios; b) orientar
las acciones de las personas, grupos comunidades y el sector privado con el objetivo de
implementar la IA de forma ética; c) proteger, promover y respetar los derechos humanos
y las libertades fundamentales, la dignidad humana y la igualdad, incluyendo la igualdad
de género; d) fomentar el diálogo multidisciplinar ; g) promover el acceso equitativo a los
avances y conocimientos en el ámbito de la IA. (UNESCO, 22, p. 14 y 15).
7 Entre sus principios encontramos: i) crecimiento inclusivo, desarrollo sostenible y
bienestar; ii) valores centrados en el ser humano y equidad; iii) transparencia y explicabilidad;
iv) solidez, seguridad y protección; y, v) responsabilidad. Esta sección pide además a los
actores de la IA que promuevan y apliquen estos principios en atención de sus funciones.
Respecto a sus políticas nacionales y de cooperación: i) invertir en investigación y desarrollo
de IA; ii) fomentar un ecosistema digital para la IA; iii) configurar un entorno político propicio
para la IA; iv) crear capacidades humanas y prepararse para la transformación del mercado
laboral; y, v) cooperación internacional para una IA digna de confianza. (OCDE, 2019).
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de la infraestructura de computación y el fomento de un ecosistema
europeo de carácter innovador se ha propuesto la atracción de inversiones
en la Unión de empresas emergentes e innovadoras8.
En esta línea, la Unión facilitará y promoverá el acceso a los datos para las
nuevas empresas de IA y la comunidad científica. El desarrollo de algoritmos
de confianza fomentará la adopción y el uso generalizado en diferentes
ámbitos de aplicación e impulsará las inversiones públicas y privadas. Para
liderar y estimular el desarrollo de sistemas de IA competitivos, la Comisión
creará las denominadas “AI factories”, ecosistemas de carácter abierto
formados en torno a superordenadores públicos europeos que agruparán
los recursos materiales y humanos necesarios para el desarrollo de la IA
generativa9.
Desde la perspectiva económica, en España se espera que la IA genere
cerca de 300.000 millones de euros para 2030, de acuerdo con el informe
elaborado por Public First10, lo que significa que aproximadamente el 36%
de las empresas españolas la habrán adoptado para esa fecha. Llegados
a este punto, no queda duda que la IA generativa tiene la capacidad de
potenciar la interacción entre el hombre y la máquina, lo que se traduce
en la mejora de la productividad en todas las cadenas de valor y funciones
de carácter organizativo, abriendo una ventana a nuevos modelos de
actividades económicas y, por consiguiente, de financiación económica11.
Los avances en esta área y en el resto de tecnologías han permitido un
uso generalizado en todos los sectores. Por este motivo, consideramos
que el Tercer Sector puede beneficiarse de los importantes avances en
materia de IA que el mercado nos ofrece, permitiendo un mayor alcance
social de sus actividades sin dejar de lado el acceso a recursos económicos
y garantizando su sostenibilidad financiera a largo plazo. Son diversas las
aplicaciones que ya se están implementando y que han permitido ofrecer
soluciones de carácter innovador, mejorando los procesos internos, la
gestión y su financiación, lo que consideramos ha derivado en un mayor
impacto social de estas entidades. Como veremos, existen aplicaciones y
proyectos de IA diseñados directamente por las entidades del Tercer Sector
y, en otros casos, integrándose en aplicaciones ya existentes, funcionando
como una auténtica herramienta social.
8 De acuerdo con los datos ofrecidos en la comunicación con base en un estudio
realizado por la applied AI Institute for Europe (AAI), la Unión cuenta con un total aproximado
de 600 empresas centradas en la IA generativa, de las cuales un tercio se centra en desarrollo
de modelos generativos. (Commision, 2024).
9 Comisión Europea (2024, b).
10 Informe encargado por Amazon Web Service. En este informe de mercados nacionales
sea analiza individualmente el impacto de la IA en la economía de algunos de los principales
países de la UE.
11 Comunicación de la Comisión al Parlamento Europeo, al Consejo, al Comité Económico
y Social Europeo y al Comité de las regiones (2024). Sobre el impulso de las nuevas empresas
y la innovación en inteligencia artificial de confianza. Disponible en: https://digital-strategy.
ec.europa.eu/en/library/communication-boosting-startups-and-innovation-trustworthy-
artificial-intelligence.
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2. EL REGLAMENTO EUROPEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA
OFICINA EUROPEA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En un entorno donde la IA se encuentra en constante cambio, desde la
UE se ha puesto en marcha una serie de medidas con el fin de “proteger”
a los usuarios y garantizar un uso adecuado de las aplicaciones que
ofrece la tecnología. El Reglamento de Inteligencia Artificial (en adelante,
RIA) aprobado el 13 de marzo de 202412, tiene como objetivo mejorar el
funcionamiento del mercado interior, promover la adopción de una IA
centrada en el ser humano, garantizando un elevado nivel de protección
sobre la salud, la seguridad y los derechos fundamentales, de acuerdo con
la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea (art. 1.1).
A nivel general, el RIA contiene un conjunto de normas armonizadas para
la implementación, uso y transparencia de la IA en el mercado; prohibiciones
de determinadas prácticas; requisitos específicos para los denominados
“sistemas de alto riesgo” y obligaciones para sus operadores; reglas sobre el
seguimiento del mercado, su gobernanza y ejecución; y, medidas de apoyo
a la innovación (art. 1.2). El RIA se aplicará a los proveedores y responsables13
y sus representantes autorizados que introduzcan o presten servicio dentro
del ámbito de la Unión de los sistemas de IA, con independencia de que
estos se encuentren en la UE o un país tercero, siempre y cuando, en este
último caso, la información de salida generada por el sistema se utilice
en la UE. Igualmente, afectará a los importadores, los distribuidores, los
fabricantes de productos basados en la IA, así como a las personas que
puedan verse afectadas por su uso dentro de la Unión.
El art. 5 RIA enumera una serie de prohibiciones con el objetivo de
garantizar un uso adecuado de la IA. Entre ellas encontramos:
- Introducción de técnicas que puedan manipular el comportamiento
de las personas o puedan resultar engañosas a través de
herramientas que alteren la percepción o mermen la capacidad de
decisión, induciendo a la toma de elecciones que de otro modo no
se habrían adoptado.
- La puesta en servicio o la utilización de sistemas que se centren
en las vulnerabilidades de una persona o grupo específico de
personas, tales como situación de discapacidad, edad, situación
12 Disponible en: https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_
ES.pdf.
13 Los proveedores quedan definidos en el art. 3 del RIA como: «persona física o jurídica
o autoridad, órgano u organismo de otra índole públicos que desarrolle un sistema de IA o un
modelo de IA de uso general o para el que se desarrolle un sistema de IA o un modelo de IA de
uso general y lo introduzca en el mercado o ponga en servicio el sistema de IA con su propio
nombre o marca comercial, previo pago o gratuitamente». Y, el responsable del despliegue:
«una persona física o jurídica o autoridad, órgano u organismo de otra índole públicos que
utilice un sistema de IA bajo su propia autoridad, salvo cuando su uso se enmarque en una
actividad personal de carácter no profesional».
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social económica específica o de grupos de personas donde pueda
provocar un perjuicio considerable.
- Los sistemas centrados en la clasificación de personas o grupos
de personas durante un período de tiempo, atendiendo a su
comportamiento social o características personales, entre otras, que
pueda desencadenar un trato perjudicial o desfavorable.
- Los sistemas de evaluación de riesgo de personas con el fin de
predecir la probabilidad de la comisión de delitos, con base
únicamente en la elaboración del perfil del individuo o en la
evaluación de rasgos y características de su personalidad.
- La introducción en el mercado o puesta en servicio de usos de sistemas
de IA que creen o amplíen bases de datos de reconocimiento facial
mediante la extracción no selectiva de imágenes faciales de internet.
- La puesta en marcha de sistemas que infieran en las emociones de
una persona física en los lugares de trabajo o centros educativos,
excepto cuando el sistema de IA esté destinado a ser instalado o
introducido en el mercado por motivos médicos o de seguridad.
- Los sistemas de clasificación biométrica que clasifiquen a las
personas de acuerdo a su raza, opinión política, afiliación sindical,
convicciones religiosas, filosóficas, vida y orientación sexual.
- El uso de identificación biométrica remota de espacios públicos,
salvo por razones de seguridad enumeradas en el art. 5 RIA.
El 21 de febrero de 2024 entró en vigor la Decisión de la Comisión por
la que se crea la Oficina Europea de Inteligencia Artificial (OEIA) como
organismo de supervisión de la IA.
La OEIA tiene entre sus funciones generales (art. 2):
- Contribuir al enfoque estratégico, coherente y efectivo de la Unión
en materia de cooperación internacional (art. 7).
- Impulsar la promoción de acciones y políticas de la Comisión a través
de la colaboración con otras Direcciones Generales y servicios de la
Comisión, en especial con el Centro Europeo para la Transparencia
Algorítmica, y facilitar el uso de modelos y sistemas de la IA en la UE
(art. 5).
- Apoyar el desarrollo, la implantación y el uso de sistemas de IA
fiables que aporten beneficios sociales y económicos y contribuyan
a la competitividad y crecimiento de la UE.
- Supervisión de los mercados y de la IA.
De manera concreta, la OEIA desempeñará en relación con el Reglamento
de IA las siguientes funciones (art. 3):
- Desarrollo de herramientas, metodologías e índices de referencia
para evaluar las capacidades de la IA.
- Supervisión de la ejecución y aplicación de las normas de la IA.
- Control sobre los riesgos derivados del uso de la IA.
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- Investigación de posibles infracciones a través de la recopilación de
alertas, reclamaciones y asistencias en la preparación de Decisiones
de la Comisión.
- Supervisión de los sistemas de IA, en especial cuando su ámbito de
aplicación afecta a la UE.
- Coordinación con los órganos sectoriales responsables en la labor
de supervisión sobre la aplicación de prácticas prohibidas y sistemas
de alto riesgo de IA.
Así mismo, se encargará de (art. 3.2):
- Asistir a la Comisión en sus Decisiones, en la elaboración de
orientaciones y directrices para la aplicación práctica del Reglamento,
en la preparación de solicitudes de normalización y evaluación de
las normas existentes.
- Desarrollar herramientas de apoyo a través de protocolos
armonizados en consulta con los servicios de la Comisión y los
órganos y organismos de la Unión.
- Elaboración de informes, evaluación y revisiones del Reglamento.
- Prestar asistencia técnica, asesoramiento y facilitar herramientas
para la creación y funcionamiento de los Sandbox.
- Coordinar la creación de un sistema de gobernanza eficaz gracias
a la creación de órganos consultivos de la Unión y la realización
de seguimiento de los órganos nacionales responsables de esta
materia.
- La Secretaría del Comité de IA.
- Creación y seguimiento de códigos de prácticas y de conducta a
escala de la Unión.
3. EL MOTOR DE LA IA. LOS DATOS
Resulta difícil entender el avance de la IA generativa sin explicar que
los datos constituyen la base sobre la que se alimenta. Estamos sumidos
en una nueva era donde el dato es objeto de monetización e instrumento
de cambio entre empresas, y donde nuestro derecho a la privacidad
ha quedado relegado a un segundo lugar. Compañías como Google,
Facebook o Amazon saben qué teléfono tenemos, dónde hemos viajado,
cómo lo hemos hecho, qué transporte público cogemos para ir al trabajo,
cuáles son nuestros gustos y preferencias musicales o culinarias, cuáles son
nuestras aplicaciones favoritas y otro sin fin de datos que hemos cedido de
forma voluntaria y que, de no hacerlo, corremos el riesgo de no permanecer
en este nuevo ecosistema. Todo ello con la justificación de mostrarnos
una personalización más detallada de la publicidad, de las campañas de
marketing, de las búsquedas que realizamos o de “ofrecernos un mejor
servicio”. Sin embargo, lo que no debemos olvidar es la comercialización
real que se está llevando a cabo con esos datos.
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Aunque el big data ha sido definido desde diferentes enfoques tras su
aparición14, hoy día supone el almacenamiento masivo, el tratamiento y la
transferencia de los datos a gran escala a través de la red15. Actualmente,
contamos con enormes bases de datos que permiten a las compañías
obtener información sobre multitud de bienes, servicios, personas y
metadatos entre otros. Ello les facilita adaptar, reorientar, mejorar o
modificar su actividad, lo que les ofrece la posibilidad de generar catálogos
personalizados con el objetivo de explotarlos con posterioridad (Sancho
López, 2019).
Uno de los aspectos que consideramos interesante es observar cuándo
nos encontramos ante datos de utilidad. Para una parte del sector doctrinal,
estaremos frente a big data cuando el origen y la forma de obtención de
los datos sean múltiples, procedan de diversas fuentes y la cantidad de
estos sea tal que resulta imposible gestionarlos y almacenarlos de forma
tradicional (Toyama Miyagusuku & Rodríguez León, 2019). Solo cuando
los datos no se tienen en consideración de forma aislada sino cuando se
combinan y se evalúan en conjunto estos adquieren valor (Fernández Pérez,
2023).
La relación con la IA resulta insoslayable ya que, si el motor principal
de esta tecnología es el algoritmo, el combustible que lo mueve es el
dato. Todas las aplicaciones de IA actuales funcionan gracias a la enorme
variedad de datos de que dispone y la gran capacidad de procesamiento
de las máquinas que tenemos actualmente. Esta facilidad de gestión,
análisis y transferencia ha puesto de manifiesto la necesidad de evitar
que el mercado de datos, su comercialización y monetización se justifique
con argumentos tales como la investigación, la innovación, los avances
tecnológicos o el progreso, es decir, “se revista de buenas intenciones” la
capitalización del dato y, por tanto, no se haga uno uso transparente y ético
(De Lecuona Ramírez, 2020).
En este contexto, la estrategia europea es una pieza clave en la
digitalización y desarrollo de la UE gracias a la creación de un mercado
europeo único de datos junto con el marco legislativo habilitador para la
gobernanza del espacio de datos comunes. Para ello, se han adoptado
varios instrumentos normativos, el Reglamento de Gobernanza de Datos
(RGD)16 y el Reglamento de Datos (RD)17.
14 El big data inicialmente tenía tres características definidas por IBM, volumen, variedad
y velocidad. El volumen se refiere a la cantidad de datos, la variedad al tipo y la velocidad a la
transmisión e intercambio (Miguel de Bustos & Moreno Cano, 2018).
15 En palabras de Reis de Araujo «acumulación masiva de datos y a los procedimientos
usados para identificar patrones recurrentes dentro de esos datos que superan los límites
y capacidades para ser tratados de manera convencional. El big data se diferencia de las
aplicaciones analíticas y de gestión tradicional por los tres Vs: volumen, variedad y velocidad».
16 Regulation (EU) 2022/868 of the European Parliament and of the Council of 30
May 2022 on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724 (Data
Governance Act).
17 Reglamento (UE) 2023/2854 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de diciembre
de 2023, sobre normas armonizadas para un acceso justo a los datos y su utilización, y por el
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El RGD, aplicable desde el 24 de septiembre de 2023, se ha centrado en
facilitar la creación y desarrollo de espacios europeos comunes de datos
donde se dé participación a agentes públicos y privados en diferentes
sectores como son la salud, el medio ambiente, la energía, la agricultura
o las finanzas. Entre las medidas que se prevén desarrollar podemos
destacar la reutilización de los datos que ya dispone el sector público; la
puesta a disposición de los datos de ciudadanos y empresas en beneficio
de la sociedad; el impulso del intercambio de datos, garantizando que
los intermediarios de estos funcionen como organizadores “fiables” del
intercambio; y, su puesta en común dentro del espacio europeo18.
Respecto al RD, que se aplicará a partir del 12 de septiembre de 2025,
permitirá impulsar las medidas que permitan aumentar la seguridad
jurídica para las empresas y consumidores que se dedican a la generación
de datos, reducir el abuso de desequilibrios contractuales que impidan su
intercambio equitativo, además de incluir normas que ofrezcan al sector
público la posibilidad de acceder a datos del sector privado y utilizarlos
con fines específicos o el intercambio entre proveedores de servicios de
tratamiento de datos, entre otras. De acuerdo con el art.1.1 se proclama la
armonización sobre los siguientes ámbitos:
- La puesta a disposición de datos de productos y de datos de servicio
a favor de los usuarios.
- La cesión de datos por parte de los titulares a favor de los
destinatarios.
- La entrega de datos por parte de los titulares a favor de los organismos
del sector público, la Comisión, el Banco Central Europeo y los
organismos de la Unión cuando exista una necesidad excepcional
de disponer de dichos datos con fines de interés público.
- La facilitación del cambio entre servicio de tratamiento de datos.
- La protección del acceso ilícito de terceros a los datos no personales.
- El desarrollo de normas de interoperabilidad para el acceso, la
transferencia y la utilización de datos.
A nivel estatal, podemos destacar normas como el Real Decreto
ley 117/2024, de 31 de enero por el que se desarrollan las normas y
los procedimientos de diligencia debida en el ámbito del intercambio
automático obligatorio de información comunicada por los operadores de
plataformas; el Real Decreto 7/2021, de 27 de abril19 , de trasposición de la
Directiva 2019/770, del Parlamento europeo y del Consejo, de 20 de mayo
que se modifican el Reglamento (UE) 2017/2394 y la Directiva (UE) 2020/1828 (Reglamento
de Datos).
18 Disponible en: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-governance-act-
explained.
19 Real Decreto-ley 7/2021, de 27 de abril, de transposición de directivas de la
Unión Europea en las materias de competencia, prevención del blanqueo de capitales,
entidades de crédito, telecomunicaciones, medidas tributarias, prevención y reparación de
daños medioambientales, desplazamiento de trabajadores en la prestación de servicios
transnacionales y defensa de los consumidores.
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de 2019, que ha modificado determinadas leyes que afectan a la defensa
de la competencia, la prevención del blanqueo de capitales y en materia
de sociedades financieras, entidades de crédito y empresas de servicio
común; y, el Real Decreto 24/2021, de 2 de noviembre de transposición
de la Directiva 2019/1024 relativa a los datos abiertos y la reutilización de
la información del sector público y la Directiva 2019/789 por las que se
establecen límites a los derechos de propiedad intelectual en el entorno
digital y transfronterizo, en particular en lo que se refiere a la minería de
textos y datos20.
En lo que afecta a nuestro objeto de estudio, el Real Decreto 7/2021 ha
introducido una regulación sobre los contenidos y servicios digitales con el
fin de proteger a los consumidores y permitir que las empresas suministren
este tipo de contenidos y servicios. En la Directiva Europea 2019/770 se
prevé la comercialización de datos del usuario o consumidor a cambio de
prestación de servicios por parte de la empresa y viceversa, en contrapartida
de bienes y servicios digitales del prestador de servicios, el consumidor se
compromete a pagar un precio. Como ha señalado Fernández Pérez (2023)
«se reconoce que los consumidores puedan monetizar el valor económico
de sus datos personales en mercados de contenidos y servicios digitales».
Se habla así de un contrato de contenido digital con consumidores cuya
contraprestación son los datos.
4. LA DIGITALIZACIÓN DEL TERCER SECTOR Y EL CRM
El auge de la tecnología ha tenido un impacto fundamental en la forma que
tenemos de relacionarnos, comunicarnos o hacer negocios21. Pocas dudas
quedan ya sobre las ventajas que ofrece la digitalización. Las interacciones
online amplían la oferta de canales y herramientas para las relaciones entre
las organizaciones. En España, no se ha producido una modernización
digital del Tercer Sector igual que para el resto de organizaciones22. Como
ha destacado la Plataforma de ONG de Acción Social (POAS), habitualmente
las relaciones de las entidades han tendido a centrarse en un canal de
20 La minería de textos y datos, de acuerdo con las Directivas 96/9/CE y 2001/29/, se
refiere a «toda técnica analítica automatizada destinada a analizar textos y datos en formato
digital a fin de generar información que incluye, sin carácter exhaustivo, pautas, tendencias o
correlaciones». Sobre la minería de datos Véase Jiménez Serranía (2020).
21 La comunicación y las relaciones entre organizaciones en un entorno digital presentan
una serie de ventajas frente a las comunicaciones tradicionales offline. En la era digital, la
comunicación digital es una «condición fundamental […] de la existencia individual y la
coexistencia social» (Jensen & Helles, 2017, p. 9) y constitutiva de relaciones (Shumate &
O’Connor, 2010). La comunicación en línea está mediada, la elección de los canales depende
de la relación entre las partes y las relaciones influyen en la elección del canal de comunicación.
(A su vez en Lock, I, 2019).
22 De acuerdo con el Informe de digitalización e innovación en el Tercer Sector de
Acción Social, el Tercer Sector se encuentra rezagado al menos en 5 años con respecto al
sector privado.
Plataforma de ONG de Acción Social (2023) b). Disponible en: https://www.plataformaong.
org/ARCHIVO/documentos/biblioteca/1700570409_informe-digitalizacin-e-innovacin-en-el-
tsas-poas.pdf.
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comunicación específico, en lugar de diversificarse en varios. Además, su
organización estructurada de forma vertical, la falta de profesionalización
en competencias digitales junto a la burocracia y los perfiles humanitarios,
enfocados en la realización de proyectos e interacción con el beneficiario
final y la ausencia de roles técnicos y gestores de proyectos, obstaculiza la
su transformación digital (AEF & Altran, 2019, p.15)
Llegados a este punto, debemos recordar que el Tercer Sector viene
integrado por entidades sin ánimo de lucro entre las que destacan
asociaciones, fundaciones, cooperativas de iniciativa social y otro tipo de
personas jurídicas como algunas empresas de inserción y centros especiales
de empleo. En todos los casos deben cumplir con una serie requisitos de
carácter económico, de actividad, laborales y contables23. Esto, sumado
a su modelo económico, donde se prima a la persona sobre el capital,
ha dificultado su financiación, lo que las ha llevado, en nuestra opinión,
a una “revolución digital tardía”. De acuerdo con la POAS la adopción
de herramientas de carácter digital es dispar entre las entidades que
pertenecen a esta red, ya que tan solo el 21,3 % de las organizaciones que
pertenecen al Tercer Sector de Acción Social afirman que no cuentan con
un plan de transformación digital, siendo la falta de medios y el personal
cualificado los dos elementos centrales de esta brecha digital24, todo ello
sumado a las diferencias de recursos entre pequeñas y grandes entidades25.
Pese a ello, es indudable que la transformación digital26, la innovación, la
modernización del sector27 y la forma de abordar las necesidades sociales se
han reorientado hacia un enfoque más digitalizado28, lo que consideramos
está desembocando en un mayor cumplimiento de sus objetivos y fines y,
por ende, en una mejora del impacto de sus actividades sobre la sociedad,
evolucionando hacia una “cultura digital socializada”.
23 Sobre los requisitos, véanse: art. 3 de la ley 49/2002, de 23 de diciembre del régimen
fiscal de las entidades sin fines lucrativos y de los incentivos fiscales al mecenazgo; y, art. 106
de la ley 27/1999, de 16 de julio de Cooperativas en relación con la ley 20/1990, de 19 de
diciembre, sobre régimen fiscal de las cooperativas. Se ha propuesto la aplicación de este
régimen a determinadas entidades de la economía social. Respecto a esta cuestión, vid. Luque
Mateo, 2024 a y b y Aguilar Rubio, 2024.
24 Sobre la brecha digital, Véase: Plataforma ONG de Acción Social (2021).
25 El 90% de las entidades sin ánimo de lucro en España son de tamaño pequeño, de
acuerdo con el 2º Barómetro Digital del Tercer Sector y al menos un 48% de estas destinan una
cantidad inferior a mil euros en a la digitalización. Disponible en: https://www.plataformaong.
org/barometro-2022-tercer-sector.php; https://www.plataformaong.org/ARCHIVO/
documentos/biblioteca/1700570409_informe-digitalizacin-e-innovacin-en-el-tsas-poas.pdf
26 Respecto a que la transformación digital vista desde una perspectiva práctica «sería
la integración la integración de la tecnología necesaria en todas las áreas funcionales que
conlleva a su vez cambiar tanto la forma de trabajar como la forma de atender y ofrecer valor
al público objetivo, alineados en todo momento a unas iniciativas estratégicas previamente
definidas». (AEF & Altran, 2019, p.9).
27 De acuerdo con el informe elaborado por la POAS, solo el 4,4 % de las organizaciones
encuestadas no encuentra beneficios en la transformación digital. (POAS, 2023).
28 Como ejemplos de la innovación digital en el Tercer Sector podemos encontrar:
Proyecto Red de Ciudades que caminan, proyecto libera y Orientatech.
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La digitalización del Tercer Sector ha sido descrita por la AEF & Altran
(2019) en 4 niveles diferentes:
- Tradicional: integrado por aquellas entidades que han comenzado a
plantearse la transformación digital como una reacción al mercado.
Utilizan algunos canales digitales, pero son reacias al cambio y no
presentan aún cultura digital.
- Intermedio: presentan iniciativas puntuales definidas o en proceso
de implementarse, no obstante, no tienen un plan estratégico que
les permita alcanzar objetivos. Su equipo carece de conocimientos y
experiencia.
- Avanzado: tienen al cliente en el centro de la estrategia. Sus áreas
de tecnología y negocio están alineadas y siguen los objetivos
definidos dentro del plan. Presentan un equipo formado en análisis
de datos, campañas de marketing digital y otras.
- Nativo: tienen cultura digital, dominan la transformación digital,
haciéndolas partícipes de su día a día. Utilizan metodologías como
el Design Thinking y el equipo está en constante formación. Además,
emplean métricas para identificar el impacto de las iniciativas
sociales.
En lo que respecta a la prestación de servicios, la digitalización ofrece
múltiples aplicaciones como organización del voluntariado, gestión de
la información, optimización de la calidad y frecuencia de los servicios y
una mayor respuesta a las demandas sociales (POAS, 2021: p.100-102).
Además, contribuye positivamente a estrechar las relaciones con otras
organizaciones, con sus asociados y socios, ofreciendo la oportunidad de
innovar en la prestación de servicios de las personas que se benefician de
su actividad, tales como los servicios de teleasistencia o los denominados
makers29.
Desde el Ministerio de Derecho Sociales y Agenda 2030, en cooperación
con la European Antipoverty Network, se ha puesto a disposición
de las entidades una guía de orientaciones para la transformación y
modernización digital abordando los principales puntos a tener en cuenta
por las organizaciones en el proceso de digitalización. Entre las diferentes
recomendaciones podemos encontrar: la experiencia del usuario digital, la
cultura digital, la cadena de valor y la orientación al dato. Entre algunas de
las entidades del Tercer Sector que han apostado por la digitalización de
sus organizaciones podemos enumerar30 a Down Ciudad Real Camina y la
Federación de Personas Sordas de la Comunidad de Madrid (FeSorCam)
que se han concentrado en mejorar la experiencia del usuario a través
de la digitalización. Igualmente cabe citar a Plena inclusión Castilla y
29 Estos, a través del movimiento coronavirus makers, plantearon medidas de protección
para el personal sanitario, policía y resto de personas que trabajaron durante la pandemia.
Disponible en: https://www.weforum.org/projects/coronavirus-makers/.
30 Véase, Guía orientaciones para la transformación digital. Disponible en: https://www.
eapn.es/publicaciones/509/guia-de-orientaciones-para-la-transformacion-digital.
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León, ASPAD y Fundación Esplai Ciudadanía Comprometida orientadas
en hacer accesible la cultura digital. Por su parte, Colectivo la Huertecica,
UNAD, Fundación Meniños y Federación Andaluza Enlace han mejorado la
denominada cadena de valor. Finalmente, Asociación Cuantayá, Candelita
y ASPACE Salamanca han implementado y creado en algunos casos bases
de datos, sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y sistemas
de clasificación (Aplicaciones CIF31).
Así mismo, a través de la Orden ETD1498/2021, de 29 de diciembre,
se aprobaron las bases reguladoras para la concesión de ayudas para
la digitalización de pequeñas empresas, microempresas y personas en
situación de autoempleo (Kit digital), adoptadas a partir del 27 de enero de
2021. De acuerdo con el art. 5 de la orden, el programa tiene como finalidad
llevar a cabo mediante subvención pública la «mejora de la competitividad
y el nivel de madurez digital de las pequeñas empresas, microempresas y
personas en situación de autoempleo», todo ello a través de una serie de
«soluciones de digitalización». Entre estas destacan: ayudas para sitio web
y presencia en Internet, comercio electrónico, gestión de redes sociales,
gestión de clientes, business intelligence y analítica, gestión de procesos,
digitalización de la factura electrónica, servicios y herramientas de oficina
virtual, comunicaciones seguras y ciberseguridad.
La duda que puede surgir aquí es si las entidades del Tercer Sector
pueden beneficiarse o no de estas ayudas. De acuerdo con el art. 8.1 de la
Orden citada, serán requisitos de los beneficiarios:
a) Tener la consideración de pequeña empresa o microempresa
conforme a lo dispuesto en el Anexo I del Reglamento (UE) n.º
651/2014 de la Comisión, de 17 de junio de 2014.
b) Estar inscrito en el Censo de empresarios, profesionales y
retenedores de la Agencia Tributaria o en el censo equivalente de
la Administración Tributaria Foral, que debe reflejar la actividad
económica efectivamente desarrollada a fecha de la solicitud de la
ayuda.
Si acudimos al Anexo I del Reglamento (UE) n.º 651/2014 de la Comisión,
de 17 de junio de 2014, en su artículo 1 dispone que: «se considerará
empresa toda entidad, independientemente de su forma jurídica, que
ejerza una actividad económica. En particular, se considerarán empresas las
entidades que ejerzan una actividad artesanal u otras actividades a título
individual o familiar, así como las sociedades de personas y las asociaciones
que ejerzan una actividad económica de forma regular». Es decir, cualquier
tipo de entidad que realice una actividad económica ya podrá ser considera
a efectos del Reglamento como empresario. Esta interpretación, en relación
con el requisito de inscripción censal recogido en el apartado b)32, el
31 Clasificación Internacional del funcionamiento de la Discapacidad y de la Salud.
32 Forman parte del censo aquellas personas o entidades que realizan actividades
de carácter profesional o empresarial, que abonan rentas sujetas a retención o ingresos a
cuenta, que realizan adquisiciones intracomunitarias de bienes sujetos a IVA, no residentes de
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cual debe ser cumplido por todas aquellas personas físicas o jurídicas y
entidades que tengan una relación u obligación de carácter tributario,
de conformidad con el art. 35.1 y 2 de la Ley General Tributaria, nos
lleva a razonar que aquellas entidades del Tercer Sector que desarrollen
actividades económicas sí pueden solicitar y ser beneficiarias del kit digital.
Una de las plataformas que se ha especializado en la digitalización
de estos sujetos es la plataforma Tercer Sector Digital33, que ayuda a la
transformación digital y modernización de la entidad y de los proyectos
y actividades que realizan. Además, ofrece servicios de marketing digital,
talleres y formaciones, todo ello través de diferentes modelos como el pago
de una cuota de suscripción, el acompañamiento personalizado a través de
la integración de personal dentro de la entidad y talleres y formaciones del
equipo técnico de la organización.
La herramienta que consideramos con mayor potencial para el Tercer
Sector basada en los datos es el denominado CRM, por sus siglas en
inglés Customer Relationship Managment, Gestión de Relación con el
Cliente. Este sistema viene aplicándose desde hace tiempo en diversos
sectores como el bancario34, la construcción35, el sector vitivinícola36 o el
turístico37. A raíz de los avances en la tecnología, sus posibilidades se han
ampliado exponencialmente. Entre las características de sus aplicaciones
encontramos la administración de información, la automatización de tareas,
la centralización de la documentación en la nube, el marketing digital y
la generación de análisis e informes a partir de los datos obtenidos. Los
elementos fundamentales de un CRM han sido identificados por diversos
autores38. Entre ellos destacan:
- Una base de datos donde se almacena y recopila la información que
la entidad considere de carácter relevante.
España de acuerdo con lo dispuesto en el art. 6 de la Ley de Impuesto sobre la Renta de no
residentes, las personas o entidades no situadas en el territorio de aplicación del IVA cuando
sean sujetos pasivos de dicho impuesto y quienes tuvieran dicha condición de acuerdo con las
disposiciones propias de la ley 37/1992, de 28 de diciembre (la ley de IVA). De acuerdo con
el art. 5. Uno de la citada ley, se reputarán empresarios o profesionales cualquier persona o
entidad que realicen actividades empresariales o profesionales definidas en el apartado dos,
es decir, aquellas que impliquen la ordenación por cuenta propia de factores de producción
materiales y humanos o de uno de ellos, con la finalidad de intervenir en la producción de
bienes y servicios. Esto nos deja una “horquilla” muy reducida de actividades que no entran
en esta categoría por lo que, a efectos de la Ley, salvo que la entidad del Tercer Sector realice
actividades de carácter exclusivamente gratuito, serán entendidas como empresario.
La inscripción censal se lleva a cabo a través de los modelos 036 y 037 disponibles en
la Sede de la Agencia Tributaria. Disponible en: https://sede.agenciatributaria.gob.es/Sede/
procedimientoini/G322.shtml?faqId=b1d5bf61ed5d5710VgnVCM100000dc381e0aRCRD.
34 Gallego Gómez, C., 2017.
35 Guerola Navarro, V., Oltra Badenes, R., & Gil Gómez, H., 2021.
36 Guerola Navarro, V., Oltra Badenes, R., Gil Gómez, H., & Sáenz Magdalena, A., 2021.
37 Rodríguez Molano, J. I., Herrera Contreras, N. E., & Vásquez Romero, D. F., 2020.
38 Ennaji, F. Z., El Fazziki, A., Sadgal, M., & Benslimane, D., 2015.
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- El análisis de esos datos a través de una serie de parámetros
establecidos por la organización.
- El establecimiento de una estrategia que permita la identificación de
potenciales clientes o, como es en el caso del Tercer Sector, posibles
donantes y mecenas.
- La retención de los clientes.
En este punto, la IA ha tenido un papel importante en su automatización
gracias a la gestión y el análisis de los datos. En nuestro caso, consideramos
que los usos de un CRM pueden extrapolarse fácilmente al Tercer Sector,
especializándose en todas aquellas actividades relacionadas con el
fundraising39, y particularmente en lo que respecta a los donantes y los
socios. Entre las actividades dedicadas a la captación de fondos, podemos
destacar las realizadas de manera interna por la entidad orientadas a la
captación de recursos a través de los medios humanos y materiales con los
que cuenta la entidad, y los externos, definidos como aquellos dirigidos
a la obtención de recursos económicos puestos al servicio de la entidad
(Carbajo Vasco; Ruesga Benito; Da Silva Bichara, 2019). Como se observa, el
CRM puede orientarse en ambas vertientes gracias al análisis y conservación
de los datos procedentes de los clientes, los donantes y los socios, lo que
les permitirá analizar –o reorientar en caso de ser necesario– su actividad,
dirigiéndola hacia la captación y retención de nuevos usuarios y mecenas
o de los ya existentes, respectivamente. Todo ello, combinado con la IA –
como veremos a continuación–, agiliza todos los procesos relacionados con
la gestión del dato.
5. LA IA GENERATIVA Y SUS APLICACIONES EN LA FINANCIACIÓN DEL
TERCER SECTOR
Uno de los principales obstáculos del Tercer Sector es la dependencia
constante de financiación externa (Hinojosa Torralvo, 2017), debido a que
presentan una estructura de funcionamiento y organización donde se
prioriza lo social frente el capital, lo que puede suponer un obstáculo en su
desarrollo y sostenimiento económico. En este contexto, consideramos que
las aplicaciones de la IA, en cuanto a la captación de recursos económicos
y la optimización de tareas, puede suponer un avance en la obtención de
financiación.
Los programas que se están empezando a implementar basan su
funcionamiento en algoritmos que se centran en el análisis de datos, la
simulación y la predicción, lo que los convierte en una herramienta útil
en las actividades de fundraising o financiación de la entidad. Entre sus
aplicaciones destacan las interfaces de conversación como los chatbots,
predicción de lenguaje y personalización de respuestas dirigidas a la
aceleración de procesamiento de datos, lo que supone un valor añadido en
la automatización de tareas. La IA aprovecha la gran capacidad de análisis
de datos para su aprendizaje automático, ofreciendo información en tiempo
39 Véase, Carbajo Vasco, D.; Ruesga Benito, S.M. & Da silva Bichara, J.,2019.
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real de las posibles acciones que llevará a cabo el donante y reorientar, en
caso de ser necesario, las campañas de mecenazgo.
Respecto a las aplicaciones de la IA dirigidas al ámbito de las empresas,
y por extensión a las entidades del Tercer Sector, la doctrina ha identificado
dos enfoques diferentes. Por un lado, el enfoque interno que comprende
todas las operaciones y actividades centradas en el ámbito organizativo y
en la optimización económica de sus recursos. Y, por otro, las orientadas a
la captación y obtención de recursos económicos externos, entre las que
se encuentra la optimización de la experiencia del cliente, el desarrollo de
nuevos bienes y servicios y su recomendación o la captación y simulación
de subvenciones de carácter público40.
Los programas de IA encauzados en el fundraising están especializándose
principalmente en identificar y predecir que vías son las más eficientes en la
captación de recursos económicos, ocupando una posición predominante
en el análisis y gestión de la información y de los datos. En este contexto se
han identificado tres modelos diferentes: el descriptivo, el prescriptivo y el
predictivo (Song Ziheng, Ping Ng, 2023):
- El descriptivo resume los datos históricos de las bases de datos
de las que dispone la entidad y proporciona información sobre los
hechos que ocurrieron con anterioridad.
- El análisis predictivo se centra en ofrecer, a través de los diferentes
modelos de algoritmos de los que dispone el programa de IA, una
predicción futura de cuáles serán los escenarios posibles con el
análisis histórico de los datos.
- El análisis prescriptivo ofrece recomendaciones sobre qué acciones
son las más recomendables o se deben tomar con base en los
modelos anteriores.
Estos patrones permiten una mayor optimización del funcionamiento
y la realización de tareas de forma más eficaz gracias al valor añadido de
la IA. Llevado a la práctica, una entidad interesada en obtener recursos
económicos deberá concentrar parte de su actividad en campañas de
captación de donantes, de crowdfunding o convenios de colaboración
empresarial y patrocinio publicitario. En este punto, la entidad puede
saber cuál es el tipo de donante que más participa y colabora con ella,
qué actuaciones han funcionado mejor históricamente durante su vida
útil, cómo podrán retener o captar nuevos mecenas, y qué actividades,
campañas, contratos de patrocinio publicitario o convenios de colaboración
pueden funcionar mejor. En lo que respecta a subvenciones o participación
en concursos públicos, la IA permite la simulación de las cantidades que
podrían percibirse o directamente solicitar –bajo supervisión humana–
la subvención. Por todo ello, consideramos que ofrece una importante
40 Entre algunos de sus ejemplos señalar la creación de chatbots para la personalización
de mensajes, la interacción con clientes, el posicionamiento web y de las redes sociales o la
optimización de campañas e iniciativas de recaudación de fondos.
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asistencia a los fundraising en la toma de decisiones estratégicas gracias al
análisis de los datos disponibles.
Entre las herramientas de la IA que pueden orientarse a las entidades
del Tercer Sector podemos destacar41 :
- Recaudación de fondos y captación de donantes. La IA ayuda a
analizar patrones y predecir qué donantes tienen mayor posibilidad
de contribuir o qué campañas funcionan mejor. El uso de chatbots
en este punto es crucial, añadiendo valor a la experiencia del
donante42.
- Eficiencia en sus actividades. La automatización de tareas de carácter
rutinario como el envío de correos electrónicos, la programación
de citas o la creación de publicaciones para las redes sociales se
simplifican enormemente.
- Análisis de las necesidades de la sociedad. Los informes derivados
de los datos de que dispone la entidad y de la interacción de la
IA con otros permite identificar las necesidades que reclama la
comunidad y adaptar las campañas de forma personalizada al perfil
de los usuarios, los socios y asociados.
- Medición del impacto. La ingente cantidad de datos que recopila y
gestiona son analizados e interpretados para evaluar la eficacia de
las iniciativas adoptadas por la entidad.
- Proyectos de colaboración. La IA pude ofrecer ayuda a la hora de
establecer sinergias y posibles colaboraciones con otras entidades
identificando aquellas que presentan un objeto y fin social afines.
- Reconocimiento de voz y traducción de idiomas. Entre los usos
de carácter auxiliar podemos destacar la traducción de idiomas,
el reconocimiento de voz y la lectura automática de textos que
permiten a la entidad poder relacionarse con otras personas o
entidades eliminando las barreras del lenguaje, y además hace más
accesible y humana la interacción con personas con algún tipo de
diversidad funcional.
- Integración con la realidad virtual. Las aplicaciones de realidad
virtual y realidad aumentada centradas en la IA ofrecen narraciones
inmersivas con fines informativos.
- Detección de fraudes. A través del adiestramiento del algoritmo,
la IA puede mejorar la seguridad, detectando posibles amenazas
41 Ali A. Gooyabadi & Zahra GorjianKhanzad & Newton Lee, 2024. «The AI Revolution
in Nonprofits: A New Paradigm», Springer Books, in: Nonprofit Digital Transformation
Demystified, chapter 0, pages 175-185, Springer.
42 Como ejemplos de Chatbot que se están usando en el fundraising podemos destacar:
Conversica, Hugging Face e Intercom, que ofrecen herramientas de comunicación con
donantes. Otras como: Clearbit y ZoomInfo, analizan datos de diversas fuentes para identificar
a las personas que se ajustan a un perfil de donante indicado para la organización. (O.
Cherniavska, A. Belov, N. Shmygol, M. Järvis, O. Cherniavska and T. Tsalko, 2023).
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y previniendo de este modo acciones de carácter fraudulento que
puedan poner en riesgo la integridad de la entidad43.
Aunque nos centraremos en las aplicaciones e instrumentos de la IA que
permiten optimizar la obtención de recursos económicos, las herramientas
que proporciona esta nueva tecnología no dejan de ser interesantes
en otros campos relacionados con la atención social. Gracias al análisis
e interpretación de datos, las entidades pueden identificar a personas
en situación de vulnerabilidad y de exclusión social o a víctimas de una
catástrofe ambiental. Es el caso de GiveDirectly44, una organización sin fines
de lucro que ofrece la posibilidad de enviar dinero a personas en situación
de pobreza extrema de manera directa. En este supuesto, a través de la IA
desarrollada por Google (SKAI model), la organización ha podido identificar
más rápidamente zonas que han quedado destruidas a consecuencia de
un desastre natural como un huracán e identificar qué áreas han quedado
en peor estado, comparando imágenes del antes y después. De acuerdo
con la organización, esta tecnología ha ofrecido la posibilidad de localizar
hasta seis veces más rápido zonas geográficas concretas, actividad que con
anterioridad debía hacerse con medios humanos45.
A continuación, examinaremos algunos de los programas de IA
orientados a la financiación de las entidades del Tercer Sector y del sector
no lucrativo.
a) Wegrant- Ulises
Wegrant es un software que ofrece diversas herramientas dirigidas a la
obtención de subvenciones públicas y otro tipo de ayudas para empresas
y entidades. Gracias a la IA que integra la aplicación Ulises, la organización
puede realizar simulaciones sobre las ayudas a la que puede tener acceso y
cuál es la probabilidad de obtenerla. Además, ofrece otro tipo de servicios
como buscador de un listado de ayudas públicas actuales y futuras,
informes en tiempo real de la probabilidad de su obtención y una guía de
ayuda al usuario. A través de la automatización del proceso de gestión y de
acceso se selecciona la modalidad de tramitación de ayuda más idóneo
para cada caso. El simulador utiliza los datos disponibles de más de 3.000
subvenciones diferentes para identificar qué ayuda se adapta mejor a cada
empresa o entidad, y simplificar la solicitud a través de la preselección de
esta sobre la base del cumplimiento de los requisitos de la subvención46.
Otra de las particularidades de la plataforma es la conexión con las
principales entidades financieras, coadyuvando de este modo a la obtención
43 Como aplicaciones destacan Kount Sift y Signifyd, que analizan transacciones en
tiempo real para la identificación de comportamientos de carácter sospechoso y protección
de las donaciones de acciones fraudulentas (ibidem).
46 Disponible en: https://www.elespanol.com/invertia/disruptores-innovadores/politica-
digital/espana/20230504/inteligencia-artificial-facilitar-financiacion-publica-empresas-
espanolas/760924031_0.html.
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de financiación. Asimismo, a través de la IA se conecta a las entidades con
consultores internos, de manera que, aunque el proceso está ampliamente
automatizado, no deja de lado la parte humana47.
b) Dataro
La aplicación Dataro, con una interfaz similar a ChatGPT, ofrece la
posibilidad de realizar listas de donantes de forma automática, simulaciones
y predicción del comportamiento, brindando la posibilidad de captar
nuevos donantes o mantener a los actuales. Gracias al CRM y, por tanto, a
los datos que dispone la entidad, estas pueden llevar a cabo una predicción
de cómo actuará el donante en campañas futuras. De esta forma, puede
reorientar sus actuaciones hacia los mecenas de manera directa y eficiente.
El programa utiliza datos anónimos provenientes de otras organizaciones
con el fin de “entrenar al algoritmo” y obtener predicciones precisas. Dataro
se estructura en una serie de modelos orientados al crecimiento y apoyo
de las actividades de fundraising. Cada uno de los módulos incluye una
serie de herramientas de carácter predictivo que se adaptan a un objetivo
específico en función del tipo de campaña de recaudación que esté
desarrollando la entidad.
Entre los módulos predictivos actuales encontramos:
- Appeals Module: este se centra en identificar, analizar y prever
las personas que volverán a donar, de entre los destinatarios que
han recibido correos o mensajes directos por parte de la entidad,
diferenciando los que han realizado donaciones de entre 10 a 500
dólares o euros de forma recurrente durante un período de tres
meses, y aquellos que han llevado a cabo una única donación en
tres meses sin haber hecho ninguna antes o durante un período de
24 meses.
- Recurring Giving (RG) Module: este último identifica a los donantes
que de forma recurrente han llevado a cabo donaciones de al menos
5 dólares o euros de un período que va desde los 3 a los 6 meses.
- Convert to RG Module: en línea con el anterior, identifica a los
donantes que se han convertido en Recurring Giving durante un
período regular de 6 meses y han tenido al menos una donación de
forma previa.
- Mid- Level Module: predice los donantes que realizarán aportaciones
por encima de la media y por debajo del máximo establecido en la
campaña.
- Stewardship Module: se centra en predecir las donaciones superiores
al mínimo establecido y posibles legados durante un período de 12
meses.
Desde el punto de vista práctico, estos modelos se basan en pronosticar
cuál será la probabilidad de que un donante realice una acción determinada
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nuevamente con base a la información previa de la que dispone la entidad.
Para ello, la predicción se basa en asignarle al donante una puntuación de
0 a 1, donde 0 significa que el algoritmo está seguro de que el donante no
realizará una aportación, y 1 de que sí la llevará a cabo. Estos datos se reflejan
en el CRM y en la aplicación. Todos los donantes tienen una asignación
entre estos dos números, por lo que se descarta una importante cantidad
de personas, centrando sus esfuerzos en aquellos perfiles que tienen más
probabilidad de donar. La aplicación, además, permite establecer unos
“umbrales de donación” de los donantes, ofreciendo información sobre el
valor medio de la aportación realizada. En cualquier caso, debe haberse
realizado al menos una donación por parte del sujeto para que el sistema
pueda estimar operaciones futuras.
Como podemos deducir, para que el sistema funcione, la entidad debe
contar con una importante base de datos que identifique al donante, lo
clasifique en diferentes categorías con base en datos demográficos,
donaciones realizadas con anterioridad, posibles intereses derivados de
campañas anteriores, entre otros criterios. El programa permite reconocer
y mapear todas las transacciones que se realizan a favor de la entidad, la
procedencia de la donación y de la campaña. De esta forma, la aplicación
pude segmentar a los donantes, analizar la trazabilidad de la aportación, el
impacto de la campaña y, en caso de ser necesario, reorientar esta última
hacia un perfil determinado de donante en función del objetivo que quieren
conseguir. Como apoyo a los fundraiser, Dataro ofrece informes sobre los
resultados de la campaña, de las donaciones existentes y lleva a cabo un
seguimiento de los modelos predictivos. Además, permite ver al usuario
de forma directa, a través de la extensión Data Hub, los datos que se están
teniendo en cuenta por el algoritmo en la predicción.
Otra de las funciones de este programa es la creación de campañas de
marketing y canales de comunicación de forma segmentada. A través del
machine learning, la IA ofrece automatización de tareas como la redacción
y envíos de correos personalizados, la reutilización de contenido para
diferentes canales de comunicación de los que disponga la entidad o la
creación de campañas personalizadas.
Como principales entidades que usan la aplicación destacan UNICEF,
Green Peace, Amnistia Internacional o Save the Children. En el caso de
UNICEF (Australia) aumentó, de acuerdo con la información ofrecida en la
página de la empresa, un 26% de los ingresos netos y un 35% del retorno
neto de la inversión por campaña, lo que supuso 30.000 euros de ahorro
en costes por campaña48. En el caso de Amnistía Internacional (Australia),
a través de esta herramienta, se obtuvieron 72 legados adicionales
confirmados para el año 2022, lo que significó –en comparación con años
anteriores– un aumento del 60 %, repercutiendo en más de 4 millones
48 Disponible en: https://dataro.io/casestudy/how-unicef-australia-leverage-ai-in-direct-
mail-appeals-to-help-more-children-in-need/
74
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de dólares adicionales49. Respecto a Greenpeace, esta ha retenido a 531
donantes adicionales, recaudando más de 235.000 euros en donaciones
mensuales durante un período de 18 meses. A través del aprendizaje
automático la IA identificó a los mejores donantes para la campaña que
querían realizar y, de esta forma, perfilar a los donantes para después
realizar una “llamada a la participación”. Por último, en el caso de Save the
Children, el uso de Dataro supuso un aumento adicional de 12.000 dólares
respecto a campañas anteriores.
c) Salesforce
Salesforce es un sistema basado en la nube para ayudar a las
organizaciones en la gestión de los clientes potenciales, de los ya existentes
y de los donantes, permitiendo conectarlos con la organización. Aunque
se orienta a empresas, ofrece herramientas para entidades sin ánimo de
lucro. A través de su tecnología basada en el uso del CRM y la IA, la entidad
puede gestionar y perfilar las ventas con los clientes a través de correos
personalizados, obtener informes durante las interacciones con estos
para la resolución de los posibles problemas, potenciar la interacción y
personalizar la experiencia de cada cliente a través de la automatización.
En el área del fundraising, el programa permite usar una extensión
denominada Nonprofit Success Pack, centrada en la recaudación y
seguimiento de fondos y ayudas. A través de este último se ofrece la
posibilidad de gestionar la relación con los donantes, los voluntarios y los
clientes de la entidad de manera centralizada, generar informes a partir de
los datos obtenidos y administrar los ingresos recibidos de los donantes.
Además, permite llevar a cabo un seguimiento de las subvenciones y
ayudas públicas concedidas, administrar y publicar proyectos y campañas
de microfinanciación e integrar las herramientas de marketing ya vistas,
como la creación de contenido y envío de correos perfilados.
En cuanto a la IA, la aplicación usa diferentes herramientas para impulsar
y personalizar las interacciones. Entre ellas destacan: Service GPT, Sales
GPT y Einstein GPT Trust Layer. El primero se centra en la generación de
respuestas automatizas y personalizadas a los clientes a través de un
Chatbot, y resume de forma automática las interacciones llevadas a cabo
con estos, lo que permite “adelantarse” a posibles consultas futuras; Sales
GPT, por su parte, se centra en el envío de correos electrónicos automáticos
basados en los datos almacenados por Salesforce; por último, Einstein GPT
Trust Layer se encarga de que los datos de los usuarios no salgan fuera de
la nube ni se gestionen por terceros para entrenar otros modelos de IA.
Entre las entidades más reconocidas de Salesforce destacan Cruz
Roja (americana), diversas universidades de Estados Unidos, la Sociedad
49 La Organización realiza tres campañas de legado independientes al año, a través del
sistema de puntuación anteriormente mencionado, pudo realizar predicciones de posibles
legatarios y dirigir sus campañas desde múltiples canales de comunicación hacia ellos
directamente, tales como mensajes directos o publicidad perfilada en redes sociales
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Canadiense contra el Cáncer50 o la Fundación Ronald Macdonal51 en
España, que desde 2021 lleva utilizando esta aplicación.
6. REFLEXIONES FINALES
La IA generativa ha supuesto una oportunidad en la financiación de las
entidades del Tercer Sector. Sus avances han permitido una democratización
de esta tecnología facilitando su implementación en diversos sectores.
La UE, en un intento de proteger los derechos de los ciudadanos, se
ha dado prisa en regular y armonizar el uso de la IA a través de una serie
de medidas como son el RIA y la OEIA. Sin embargo, siendo críticos, aún
es pronto para saber cuáles serán sus verdaderos efectos, ya que, pese a
que en el Reglamento se establecen una serie de medidas y prohibiciones
de su uso, no sabemos si podrá repercutir de forma negativa sobre el su
desarrollo en Europa, si realmente se vela por los derechos de la población
o se convierte en un instrumento de control.
En España, pese a la transformación digital que está ocurriendo en
diferentes sectores, son pocas las organizaciones que han modernizado
su infraestructura, ofrecido formación a sus miembros o implementado las
nuevas herramientas que ofrece la digitalización. No obstante, han quedado
patente los diversos cambios que están surgiendo en las entidades con el fin
de cumplir de forma fehaciente sus objetivos y fines sociales, evolucionando
hacia lo que hemos denominado “cultura digital socializada”.
La implementación del CRM, junto con la potencia de procesamiento
de datos que ofrece la IA, pueden multiplicar las opciones de financiación.
A través del uso de aplicaciones como Wegrant, Dataro o Salesforce
las entidades pueden encontrar una vía alternativa para garantizar su
sostenibilidad económica, protagonizada principalmente por subvenciones
y ayudas de carácter público. Gracias a estos programas centrados en el
análisis de datos, la simulación o la predicción, el proceso de fundraising se
simplifica enormemente.
Por último, consideramos que aún queda camino por recorrer y debe ser
la predisposición de las entidades junto con la ayuda de las instituciones
y la sociedad quienes marquen los primeros pasos hacia una auténtica
modernización real del Tercer Sector.
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